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AI Summary
Key Moments
Finanziamento e valutazione record
Snorkel AI ha raccolto 350 milioni di dollari, portando la valutazione a 3,5 miliardi.Modello data-as-a-service innovativo
Offre dataset finiti combinando software di etichettatura automatica e contributo umano.Crescita esplosiva dei ricavi
Run-rate annualizzato a 375 milioni, con crescita 18 volte in 12 mesi.Differenza contabile nei ricavi rispetto ai competitor
Snorkel contabilizza i compensi degli esperti come costi, non come ricavi lordi.Snorkel AI triplica la valutazione a 3,5 miliardi di dollari mentre esplode la domanda di dati per l’addestramento dell’IA
Snorkel AI, startup che supporta laboratori di intelligenza artificiale e grandi aziende nella creazione di dataset di training e ambienti simulati, ha raccolto 350 milioni di dollari in un round Series E, raggiungendo una valutazione di 3,5 miliardi di dollari.
Il nuovo finanziamento, guidato da Insight Partners e S32, porta la valutazione della società — fondata sette anni fa — a quasi il triplo rispetto agli 1,3 miliardi fissati 17 mesi fa con il Series D da 100 milioni di dollari. Hanno partecipato anche gli investitori esistenti, tra cui Addition, Lightspeed, Greylock, GV e Wells Fargo.
Dal labeling automatico al “data-as-a-service”
In origine, Snorkel era focalizzata su software per l’automazione dell’etichettatura dei dati. Lo scorso anno, però, l’azienda ha cambiato marcia: ora fornisce direttamente ai clienti dataset finiti, un’offerta che definisce data-as-a-service.
Invece di operare come un semplice marketplace di esperti, Snorkel adotta un modello ibrido che combina il proprio software e modelli per generare dati sintetici con il contributo di specialisti del dominio.
Crescita alimentata dalla fame di dati
Secondo Snorkel, il run-rate di ricavi annualizzati ha raggiunto i 375 milioni di dollari, pari a un incremento di 18 volte negli ultimi dodici mesi. Un’accelerazione trainata dall’appetito delle AI lab per dati di addestramento di alta qualità.
Anche altre realtà che si presentano come “AI data lab” stanno registrando numeri in forte crescita:
– Mercor ha raggiunto un gross annualizzato di 2 miliardi di dollari.
– Handshake ha superato quota 1 miliardo di dollari all’inizio dell’anno.
– Micro1, secondo TechCrunch, è salita a 500 milioni di dollari.
Va però sottolineato che, per questi operatori, tra il 60% e il 70% del fatturato lordo viene corrisposto direttamente agli specialisti che svolgono il lavoro. Di conseguenza, i ricavi netti annuali risultano sensibilmente inferiori rispetto ai numeri lordi che fanno notizia.
Un modello economico diverso
Snorkel, che commercializza ambienti per reinforcement learning (RL) e dataset completi invece che ore di lavoro umano, contabilizza i compensi ai propri esperti come costi del venduto, e non come parte dei ricavi lordi annualizzati. È un dettaglio contabile, ma aiuta a leggere correttamente i numeri e a confrontarli con quelli dei competitor focalizzati sulla manodopera.
Dalla ricerca al mercato
Snorkel è sbarcata sul mercato nel 2019, dopo quattro anni di ricerca guidata dal co-fondatore e CEO Alex Ratner insieme al suo team in un laboratorio di IA di Stanford. Da progetto accademico a player di riferimento nei dati per l’IA, cavalcando la crescente necessità di dataset curati e ambienti RL su scala.
